[发明专利]一种电表缺陷检测系统

说明书

本发明公开一种电表缺陷检测系统，包括：采集模块及检测模块；其中所述采集模块用于获取外观数据、功率数据及显示数据，所述检测模块用于对外观数据进行外观缺陷检测，并基于外观缺陷检测结果，根据功率数据及显示数据进行显示缺陷检测及内部缺陷检测。通过上述技术方案，能够对电表缺陷进行有效全面的检测。

技术领域

本发明涉及电表检测技术领域，特别涉及一种电表缺陷检测系统。

背景技术

智能电表是智能电网数据采集的基本设备之一，承担着原始电能数据采集、计量和传输的任务，是实现信息集成、分析优化和信息展现的基础。其智能电表是一种数字式电表，电表内藏有微型计算机即微处理器、输入和输出接口、通信装置以及显示屏幕等器件，但是在现有的缺陷检测中，需要靠人工去拆分检测，检测过程中多为人工干预，费时费力，同时在一些智能化的电表缺陷检测过程中，主要通过给电表一定的测试字符，通过识别字符与测试字符进行匹配来对电表缺陷进行显示检测，但是其检测方面单一，无法做大全面检测。

发明内容

为解决上述现有技术中所存在的问题，本发明提供一种电表缺陷检测系统，能够对电表缺陷进行有效全面的检测。

为实现上述技术目的，本发明提供了如下技术方案：

一种电表缺陷检测系统，包括：

采集模块及检测模块；其中所述采集模块用于获取外观数据、功率数据及显示数据，所述检测模块用于对外观数据进行外观缺陷检测，并基于外观缺陷检测结果，根据功率数据及显示数据进行显示缺陷检测及内部缺陷检测。

可选的，所述采集模块包括外观采集模块、功率模拟模块及显示采集模块；

所述外观采集模块用于采集外观数据，所述功率模拟模块用于为电表提供电压及电流，并根据电压及电流获取功率数据，所述显示采集模块用于采集显示数据。

可选的，所述检测模块包括外观检测模块，显示检测模块及内部检测模块；

其中所述外观检测模块用于通过图像识别对外观数据进行外观缺陷检测；

所述显示检测模块基于外观缺陷检测结果，通过特征提取对显示数据进行字符识别，并根据功率数据及字符识别结果进行显示缺陷检测；

所述内部检测模块基于显示缺陷检测结果，基于功率数据及显示数据进行内部缺陷检测。

可选的，所述外观检测模块中通过外观检测模型对外观数据进行外观缺陷检测，其中所述外观检测模型采用深度卷积神经网络进行图像识别。

可选的，所述显示检测模块中通过字符识别模型对显示数据进行字符识别，其中所述字符识别模型采用深度卷积神经网络进行特征提取。

可选的，所述内部检测模型中基于显示缺陷检测结果，对所述功率数据及显示数据进行相关性判断，根据判断结果，得到内部缺陷，其中所述内部缺陷包括电路缺陷及逻辑缺陷。

可选的，该系统还包括：

存储模块，其中存储模块用于对采集模块及检测模块中的数据进行标注，并对标注结果与对应的数据进行存储。

可选的，所述存储模块连接有同步模块，其中所述同步模块用于将不同的存储模块之间的数据进行同步处理。

本发明具有如下技术效果：

通过上述技术方案，本发明通过采集模块对电表数据进行采集，同时通过检测模块对电表进行多方面的检测，能够有效检测出电表中不同结构的缺陷，能够方便有效的对电表进行全面检测。

附图说明